安装文档:cuda8.0+cudnn5.1 tensorflow-gpu

本文档详细介绍了如何安装CUDA8.0,包括解决安装失败的问题,以及后续的环境变量配置。接着,指导将CUDNN的相关文件夹内容复制到CUDA安装目录,并添加到系统Path。最后,通过pip安装TensorFlow-GPU的1.0版本,并通过测试代码验证安装成功。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.      cuda8.0

   安装失败??参见:https://blog.youkuaiyun.com/zzpong/article/details/80282814

2.  其次,解压w将其中的三个文件夹内容复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0对应文件夹内

3.  再次,环境变量的Path中添加

C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0\libnvvp

C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files (x86)\NVIDIACorporation\PhysX\Common

C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0\lib\x64

4.    最后,安装TensorFlow-gpu-1.0 (其中TensorFlow1.0的安装为pip install tensorflow-gpu==1.0

5.   测试:

import tensorflow as tf
import numpy as np
hello=tf.constant('hhh')
sess=tf.Session()
print (sess.run(hello))




评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值